“隨着人工智能產業的不斷壯大，人工智能生態鏈也初現雛形，數據標註作爲該生態鏈上重要的一個環節，被越來越多的人所關注。”
目前的人工智能還處在發展的早期階段。雖然思必馳、地平線機器人等人工智能企業也率先提出了“閉環學習”的概念。但毋庸置疑的是，監督式學習依舊在長久的時間裏會是機器學習的主流概念。
說到監督式學習就沒辦法繞開數據標註，因爲大量的算法及模型都需要標註完成的數據進行驗證是否可行，而後通過不斷在數據本身質量和數量的雙重提高下，實現模型識別率的正向提升。
好的，那下面我們就結合文章主題，來淺談一下數據標註是誰的未來？
目前中國涌現出來越來越多專業做數據標註的各類企業，涵蓋從上市公司到3-5人的民間小作坊的各類體量。雖然說目前還是百花齊開，各撒芬芳的狀況，但像所有行業一樣，最終，行業會慢慢沉澱下來，馬太效應也會逐漸凸顯。
因爲數據標註需求的特殊性，超大型數據標註公司因爲自身運營成本的高企，沒有辦法承接一般創業型AI公司的標註需求，但是這些創業型AI公司本身又佔據了整個人工智能市場的半壁江山。所以，無法成爲超大型數據標註公司的朋友們，其實也有自己清晰的出路。
如果有幸成爲超大型的數據標註公司，那公司本身已經說明一切，本文就不做過多班門弄斧的解釋。
如果現有資源無法在1-3年之內達到公司野蠻生長結果。那麼，下面的2點可以幫助所有從事數據標註的朋友獲得較爲清晰的發展方向。服務專業化 服務專業化是指在數據標註的某個領域，進行深耕。
數據標註根據需求基本可以分爲3大類：圖像、語音、文字，可以從這三類需求中選出一類，作爲核心服務方向。
選定領域後，對其標註的底層邏輯進行學習，例如圖像分割，你就得知道圖像分割的邏輯是什麼，爲什麼要這樣分割。
選定領域後，只鑽研該領域的數據標註需求，通過不斷的該領域的需求獲取，培訓成本可以大大降低的同時，給需求公司的反饋會更爲專業。
運營系統化 運營系統化是指通過系統，對人員、數據、績效使用科學的方法，縮短每個流程所耗費的時間，最大限度的降低公司運營成本。
傳統運營模式無法解決數據的分發和彙總、人員績效的即時統計、問題數據的即時反饋等耗時耗力核心痛點問題。這些問題在整個數據標註公司運營當中所耗費的時間很多時候和單純的數據標註幾乎持平，更有甚者管理成本已經遠遠超過數據標註本身。這也是爲什麼越來越多數據標註公×××據標註，因爲他們通過不斷的運營公司，最後都會發現：實×××省下的錢，遠遠不夠培訓和糾錯的成本。
LabelHub數據標註管理平臺作爲目前唯一的一款全免費的數據標註管理平臺，可以很好的解決上述問題。當然，改變習慣並不容易，但是不破不立，就像很多國企擁抱AI技術一樣，如果在降低成本這個重要環節丟掉了主動權，再強的競爭力都會隨着時間的推移和成本的高居不下而漸漸喪失掉固有優勢。
大而全、小而精會成爲未來數據標註行業的基本格局，在格局沒有完全形成之前，需要給公司定出一個清晰的未來。同時，在目標確定後確認另一個問題：在公司可預見的時間裏，公司的資源是否可以逐步的接近目標，如果不行，一定要改變思路，儘快轉變。
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